Focal Loss的原始版本可以通过以下代码实现: ```python import tensorflow as tf from keras import backend as K def focal_loss(gamma=2.0, alpha=0.25): def focal_loss_fixed(y_true, y_pred): epsilon = K.epsilon y_pred = K.clip(y_pred, epsilon, 1.0 - epsilon) p_t = tf.where(K.equal...
而one-stage阶段需要产生约100k的候选位置,虽然有类似的采样,但是训练仍然被大量负样本所主导。 focal_loss的实现: deffocal_loss(gamma=2.,alpha=.25): deffocal_loss_fixed(y_true,y_pred): pt_1=tf.where(tf.equal(y_true,1),y_pred,tf.ones_like(y_pred)) pt_0=tf.where(tf.equal(y_true,0...
Focal Loss --- 从直觉到实现 问题 做机器学习分类问题,难免遇到Biased-Data-Problem, 例如 CV的目标检测问题: 绝大多数检测框里都是 backgroud NLP的异常文本检测: 绝大多数文本都是 normal 对此,以下套路可以缓解: 升/降采样, 或者调整样本权重 换个更鲁棒的loss函数 ,或者加正则 集成模型: Bagging, RandomFo...
focal loss example in CornerNet见参考文献[2]。 In kp.py fortl_heat,br_heatinzip(self.tl_heats,self.br_heats):tl_heat[-1].bias.data.fill_(-2.19)br_heat[-1].bias.data.fill_(-2.19) We set the bias following the formula given in Section 4.1 of the focal loss paper. We useπequa...
Focal Loss通过引入平衡参数α和调节参数γ,对易分类样本进行减弱,从而增加难分类样本的权重。 三、Focal Loss的实现步骤 1. 计算pt 首先,我们需要计算模型预测样本属于正类的概率pt。对于二分类问题,可以使用sigmoid函数将模型输出转化为概率值。对于多分类问题,可以使用softmax函数将模型输出转化为各类别的概率分布。
因为论文中没有给出比较官方的focal loss实现,所以网上focal loss有很多实现版本。有以下几个判断标准: 当gamma为0的时候,等同于原始交叉熵损失; 二分类版本需要同时考虑正负样本的影响,多分类版本只需要考虑true label的影响,因为softmax的时候,已经考虑了其他labels; ...
时,Focal Loss就等于原来的交叉熵。 二、pytorch代码实现 """ 以二分类任务为例 """fromtorchimportnnimporttorchclassFocalLoss(nn.Module):def__init__(self,gama=1.5,alpha=0.25,weight=None,reduction="mean")->None:super().__init__()self.loss_fcn=torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=weight,reduction...
下面是基于PyTorch的Focal Loss代码实现: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class FocalLoss(nn.Module): def __init__(self, gamma=2, alpha=0.25): super(FocalLoss, self).__init__ self.gamma = gamma self.alpha = alpha def forward(self, inputs...
Focal loss 是在Focal Loss for Dense Object Detection中为了解决数据类别不平衡而提出的。 它是一个动态缩放的交叉熵损失,其中缩放因子随着正确类的置信度的增加衰减到零。因此可以在训练过程中自动降低简单示例的贡献,并快速将模型集中在困难示例上。 Focal loss 定义为: ...